今天来聊一聊很多人搞不一的 Claude 的四个能力 Skills、MCP、Projects、Prompts
很多人一眼看过去只觉得都是“让模型更能干”的功能，但具体差在哪、怎么组合、各自适合谁，用起来效果差异就很大。
下面我基于一段时间的实际使用，按专业用户的视角把它们的定位、关系、配置路径和价格范围讲清楚。
一、先看它们解决的痛点
把 Claude 当“可执行的助理”来评估，用户常见三类问题：
- 能力边界：只能对话，无法直接操作数据或系统。
- 记忆缺失：跨会话不记得项目上下文，重复解释消耗时间和注意力。
- 效率低下：常用指令反复输入，协作中无法标准化沉淀。
四个新能力分别对齐这三类问题：
- Skills：让 Claude 能“动手”调用工具/数据源。
- MCP（Model Context Protocol）：统一的工具/数据接入协议，降低接入成本。
- Projects：跨会话的项目级上下文与资料库，稳定注入背景知识与约束。
- Prompts：可复用的提示词模板库，把复杂 SOP 结构化、一键复用。
二、快速定位
| 能力 | 功能范围 | 技术特征 | 使用门槛 | 适合人群/场景 |
|---|---|---|---|---|
| Projects | 项目级长期上下文、资料与规则注入 | 语义检索、跨会话持久化、可上传文档 | 低（创建即用） | 产品/研发/运营项目推进；需要稳定上下文的工作 |
| Prompts | 提示词模板库、团队共享规范 | 结构化指令、参数化模板 | 低（保存与复用） | 内容、分析、评审等高频重复流程 |
| Skills | 工具/数据操作能力（读/写/执行） | 通过 MCP 或集成接口进行调用与权限控制 | 中（需选择或配置工具权限） | 需要“能操作”的助理：分析、自动化、系统联动 |
| MCP | 模型与工具/数据之间的统一接入协议 | 开放协议、客户端与服务端可扩展 | 高（面向开发与生态） | 团队/平台侧统一标准、私有化与内网接入 |
简单记忆：Projects/Prompts是“给你用”的生产力面板；Skills让模型“能操作”；MCP是“怎么接上你的世界”的标准。
三、核心概念
3.1 Skills：让 Claude 具备可执行的工具调用能力
定位：从“只会说”变为“能读、能查、能执行”。常见能力包括文件解析（PDF/Excel）、联网检索、代码执行、数据库查询等。你可以挑选官方提供的基础工具，也可以通过 MCP 接入自有系统。
与 OpenAI Actions 的差异（更贴近当前形态）：
| 维度 | Claude Skills | OpenAI Actions（参考） |
|---|---|---|
| 接入方式 | 倾向通过 MCP 标准化接入，也可用自定义工具 | 基于 Actions 规范（OAuth、API Schema） |
| 开放性 | 强调用户/团队可自配与本地/内网接入 | 平台生态为主，依赖 Actions 目录与配置 |
| 权限与范围 | 对单个 Skill 配置可用工具与权限 | 对单个 GPT/Agent 配置可用 Actions 与权限 |
我的测试体感：从文件解析、表格分析、轻量代码运行这类“立刻见效”的场景开始，最容易建立信心；自定义/企业系统接入需要和团队开发协同，谨慎做授权边界。
3.2 MCP：统一的模型上下文协议（Model Context Protocol）
定位：把“怎么接工具/数据”这件事标准化。没有 MCP，每接一个工具都要单独适配；有了 MCP，模型和各种工具/数据源之间用统一接口对话，像“即插即用”。
- 生态与实现：MCP 为开源协议，已有多种服务端实现与连接器（如 GitHub、Notion、Slack、Jira、PostgreSQL、向量库等），常见客户端包括 Claude 桌面端、部分 AI IDE 与浏览器侧集成。
- 适用对象：主要面向开发与平台团队，用于把企业内网系统、安全域与模型连接起来。
3.3 Projects：项目级的“长期上下文”
定位：为每个项目建立独立的知识与约束空间，跨会话自动注入上下文。典型内容包括 PRD、API 文档、代码规范、风格指南、历史决策等。
使用后的可观变化：
- 不再反复贴背景：从“解释100次项目细节”变为“创建一次、持续复用”。
- 回答更贴合：结合你项目的技术栈、命名规范、约束条件输出方案。
3.4 Prompts：结构化的提示词模板库
定位：把高质量提示词沉淀为模板，减少重复输入、降低风格漂移。支持个人收藏与团队共享。
- 常见类别：代码审查、单测生成、调研框架、竞品对比、数据分析报告、文档标准输出等。
- 最佳实践：模板化输入变量（如“目标读者”“代码片段”“数据口径”），保证不同人使用也能输出一致质量。
四、四者关系
层次关系（从上到下）：
- 用户层：Prompts、Projects
- 能力扩展层：Skills
- 连接标准层：MCP
| 功能 | 核心作用 | 解决的问题 | 使用频率 | 谁最关心 |
|---|---|---|---|---|
| Prompts | 指令模板复用 | 减少重复输入 | 高 | 个人与团队 |
| Projects | 长期上下文注入 | 记忆缺失 | 高 | 项目成员 |
| Skills | 工具与数据操作 | “能动手”执行 | 中 | 高级用户/自动化 |
| MCP | 统一接入协议 | 接入成本与一致性 | 低（底层） | 开发/平台团队 |
五、上手路径（30 分钟可见成效）
Step 1：创建你的第一个 Project
- 新建“项目空间”，上传必要文档（PRD、API、技术栈、代码规范）。
- 在“项目规则”里写清硬性约束（命名、错误处理、性能边界）。
对比效果：同样的“请写用户列表组件”，普通对话给出通用实现；Project 中会自动贴合你的 UI 库、状态管理、命名与分页策略。
Step 2：把常用 Prompts 模板化
- 示例：代码审查模板（安全/性能/规范/边界）；数据报告模板（口径/图表/结论/建议）。
- 给模板加变量位（如“目标人群”“数据时间窗”“风格”），便于复用。
Step 3：接入基础 Skills（立刻能用）
- 文件解析与表格分析：直接拖拽数据文件，要求生成摘要与图表。
- 网络搜索：为写作与研究补充最新信息与来源链接。
进阶：再考虑通过 MCP 接入公司知识库、工单、版本库等，逐步从“助手”走向“协作节点”。
常见问题
Q1：Skills 和 MCP 的关系？
A：MCP 是“连接标准”，Skills 是“调用能力”。Skills 往往通过 MCP 去调用具体工具与数据源，但也可使用其他集成方式。
Q2：Projects 与对话历史的区别？
| 维度 | 对话历史 | Projects |
|---|---|---|
| 范围 | 单次会话 | 跨会话、项目级 |
| 内容 | 聊天记录为主 | 文档/代码/规则与历史决策 |
| 检索与注入 | 按时间线 | 语义化选择与结构化注入 |
| 容量约束 | 受上下文窗口限制 | 更大存储与可控注入 |
Q3：数据安全怎么做？
- 只把可对外处理的数据放入 Projects，敏感数据做脱敏或内网化。
- 为 Skills 做最小权限授权，区分只读/读写/执行。
- 企业侧优先采用 MCP + 内网数据源，结合审计、访问控制与日志留存。
Q4：我该先学哪个？
- 个人用户：Projects → Prompts → Skills；MCP 了解概念即可。
- 团队/开发者：先统一 Prompts/Projects 的协作规范，再规划 MCP 接入与权限模型。
组合场景
场景A：内容创作
- Projects：往期文章、风格指南、禁用词、参考资料。
- Prompts：选题洞察、提纲生成、事实校对、成稿检查清单。
- Skills：网络检索补充最新数据与来源；图片生成/选择。
场景B：代码重构
- Projects：现有架构说明、目标规范、CI 约束。
- Prompts：重构检查清单、单测生成模板、风险清单。
- Skills：文件读取、代码执行与测试运行，输出报告与差异说明。
总结
从产品管理视角看，这四个能力不是概念叠加，而是明确分工：
- Prompts：把方法论标准化。
- Projects：把上下文持续化。
- Skills：把执行变成可能。
- MCP：把接入变得一致可控。
如果你的目标是“本周就能提效”，先把项目上下文和模板固定下来；若目标是“把 AI 接进业务系统”，则及早确立 MCP 与权限边界。
工具只是手段，关键是让流程稳定可复用，输出质量可控。